小红书是如何看看你的喜好？算法推荐？

小红书是如何猜到你的爱好？插值中选？

1️⃣小红书的插值中选

🔻什么是插值中选？

简单来说，就是将服务器与TA着迷的章节进行精确匹配。

🔻插值中选怎么运作的？

Step1：系统对时会通过应用层的注册文档、服务器举动收集人口统计所有文档；

Step2：通过策略层的相关插值对服务器文档进行形态学，勾勒服务器肖像画，进行服务器组。

Step3：系统对根据发布话题、关键词等给随笔打上标签，中选给并不相同的组服务器。还时会根据发布随笔的位置中选给距离20km内的服务器。

Step4：最后再暂时根据服务器的点赞、珍藏、卫报、转发、注目，给随笔打上之外分数，判断是不是暂时推给其他服务器。并且局数高的随笔时会被其网站认定为优质随笔进行每秒扶持。这个评分经济体制在小红书之外叫做 CES ( community engagement score )。计算方式如下： CES ＝点赞数＊1分＋珍藏数＊1分＋卫报数＊4分＋转发数＊4分＋注目数＊8分

2️⃣讲讲前面所述的服务器形态学

🔻按照商业价值维度形态学：头部、肩部、胸部、总长嘴服务器。每种服务器外观上不一，头部服务器商业价值高但数存量少。这类大部份是粉丝更少的博文，通过 TA 们传扬裂变助长了大存量服务器，不一定时会带进核心服务器。这也是各大平台争抢头部博文的因素。而总长嘴服务器的数存量远超过却粘官能不高，针对这类服务器，插值中选和货运策略也时会相应调整。

🔻按照引人注目维度形态学：根据 DAU 、 WAU 、 MAU 、 PV 和 UV 、全年在线时总长、全年启动单次等将服务器划分为超活服务器、引人注目服务器、普通服务器、沉默服务器4个社会群体。分析4个服务器社会群体的举动外观上，探索一条有助于一个普通服务器扎根为一个优质的超活服务器的典型东偏移，然后努力把服务器带上这条东路，从而主导产品整体引人注目服务器数的上升。

🔻按照具体企业形态学：文档采购服务器、文档传扬服务器、文档消费品服务器。这三种身份是不争执的，一个服务器可以同时采购、传扬、消费品文档。如何让文档采购服务器保持高质存量和高频率的采购、让文档传扬服务器自发传扬文档、让文档消费品服务器获得 TA 满意的章节、如何让其形成增总长的恰巧循环，都是小红书社区货运的重心。

3️⃣让小红书更加贴合自己的爱好

🔻游标、观看时总长、点赞、珍藏、卫报、共享

不同于抖音的单列设计，小红书首页的双列瀑布流设计。所有的随笔都由我们及早选择，那么我们的任何举动都是至关重要的，都时会被系统对记下。我们在瀑布流中的选择了某个随笔，观看了几分钟，然后点赞、珍藏、卫报、共享。所以如果我们打算更加多地看到该类型随笔，就需要多多一键三连。并且录像带和简介的形式也影响中选，因为录像带随笔的相关中选都是录像带随笔，不时会中选雷同的简介随笔。多给几个录像带点赞，时会发现以致于内小红书首页全都是录像带。

🔻Flickr博文主页、注目博文

当我们因为随笔进入博文主页Flickr时，系统对时会在我们Flickr了博文主页的几个随笔后，判断我们对该博文更加为着迷，时会高亮我们注目博文，这个高亮也大大提升了转化率，减低了服务器粘官能。而注目了博文之后，系统对也时会赶紧在页面板机显露一些类似博文，引导我们暂时注目。

🔻对不喜欢的随笔进行对系统对

或者你时会遇到以下这些情况：一般而言随笔重复中选、某随笔的偏重于官能和诱导官能太强、某博文的言论不友好等等。我们可总长按随笔选择不喜欢+理应，系统对时会记住该对系统对并减低中选该类随笔。App 首页要考虑到服务器体验和商业能够的适度。所以在文档流中的插入直播、商业广告是这不的事情。但我们也可以对它进行对系统对，种系统促使直播、商业广告更加加自制精良、相一致我们的审美。

🔻追踪举动的影响

小红书的传扬具有总长嘴物理现象。小红书优质随笔的点赞存量、珍藏存量、卫报存量是渐渐、持续的俯冲，但章节的生命周期更加总长。这当中追踪的作用更加大。

当然我们不仅可以训练小红书更加贴合自己的爱好，也可以种系统利用上时会的几点突破文档茧房。